Published November 3, 2022
| Version v1
Publication
Open
Transmission Characteristics and Predictive Model for Recent Epidemic Waves of COVID-19 Associated With OMICRON Variant in Major Cities in China
Creators
- 1. Guangzhou Institute of Geochemistry
- 2. University of Chinese Academy of Sciences
Description
Objectives: Waves of epidemics associated with Omicron variant of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in major cities in China this year have been controlled. It is of great importance to study the transmission characteristics of these cases to support further interventions. Methods: We simulate the transmission trajectory and analyze the intervention influences of waves associated with Omicron variant in major cities in China using the Suspected-Exposed-Infectious-Removed (SEIR) model. In addition, we propose a model using a function between the maximum daily infections and the duration of the epidemic, calibrated with data from Chinese cities. Results: An infection period of 5 days and basic reproduction number R0 between 2 and 8.72 are most appropriate for most cases in China. Control measures show a significant impact on reducing R0, and the earlier control measures are implemented, the shorter the epidemic will last. Our proposed model performs well in predicting the duration of the epidemic with an average error of 2.49 days. Conclusion: Our results show great potential in epidemic model simulation and predicting the end date of the Omicron epidemic effectively and efficiently.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الأهداف: تم السيطرة على موجات الأوبئة المرتبطة بمتغير أوميكرون لمرض فيروس كورونا 2019 (COVID -19) في المدن الرئيسية في الصين هذا العام. من المهم للغاية دراسة خصائص انتقال هذه الحالات لدعم المزيد من التدخلات. الطرق: نحاكي مسار الإرسال ونحلل تأثيرات التدخل للموجات المرتبطة بمتغير أوميكرون في المدن الكبرى في الصين باستخدام نموذج (SEIR) المشتبه في تعرضه للعدوى. بالإضافة إلى ذلك، نقترح نموذجًا باستخدام وظيفة بين الحد الأقصى للعدوى اليومية ومدة الوباء، مع معايرة البيانات من المدن الصينية. النتائج: فترة الإصابة 5 أيام ورقم التكاثر الأساسي R0 بين 2 و 8.72 هي الأنسب لمعظم الحالات في الصين. تُظهر تدابير المكافحة تأثيرًا كبيرًا على الحد من R0، وكلما تم تنفيذ تدابير المكافحة السابقة، كلما استمر الوباء لفترة أقصر. يؤدي نموذجنا المقترح أداءً جيدًا في التنبؤ بمدة الوباء بمتوسط خطأ يبلغ 2.49 يومًا. الخلاصة: تُظهر نتائجنا إمكانات كبيرة في محاكاة نموذج الوباء والتنبؤ بتاريخ انتهاء وباء أوميكرون بفعالية وكفاءة.Translated Description (French)
Objectifs : Les vagues d'épidémies associées à la variante Omicron de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) dans les grandes villes de Chine cette année ont été contrôlées. Il est très important d'étudier les caractéristiques de transmission de ces cas pour soutenir d'autres interventions. Méthodes : Nous simulons la trajectoire de transmission et analysons les influences d'intervention des ondes associées au variant Omicron dans les grandes villes de Chine en utilisant le modèle Suspected-Exposed-Infectious-Removed (SEIR). De plus, nous proposons un modèle utilisant une fonction entre les infections quotidiennes maximales et la durée de l'épidémie, calibré avec les données des villes chinoises. Résultats : Une période d'infection de 5 jours et un nombre de reproduction de base R0 compris entre 2 et 8,72 sont les plus appropriés pour la plupart des cas en Chine. Les mesures de contrôle montrent un impact significatif sur la réduction du R0, et plus les mesures de contrôle sont mises en œuvre tôt, plus l'épidémie durera. Notre modèle proposé est performant pour prédire la durée de l'épidémie avec une erreur moyenne de 2,49 jours. Conclusion : Nos résultats montrent un grand potentiel dans la simulation du modèle épidémique et la prédiction de la date de fin de l'épidémie d'Omicron de manière efficace et efficiente.Translated Description (Spanish)
Objetivos: Se han controlado las oleadas de epidemias asociadas a la variante ómicron de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) en las principales ciudades de China este año. Es de gran importancia estudiar las características de transmisión de estos casos para apoyar futuras intervenciones. Métodos: Simulamos la trayectoria de transmisión y analizamos las influencias de intervención de las ondas asociadas a la variante ómicron en las principales ciudades de China utilizando el modelo Suspected-Exposed-Infectious-Removed (SEIR). Además, proponemos un modelo que utiliza una función entre las infecciones diarias máximas y la duración de la epidemia, calibrada con datos de ciudades chinas. Resultados: Un período de infección de 5 días y un número de reproducción básico R0 entre 2 y 8,72 son los más apropiados para la mayoría de los casos en China. Las medidas de control muestran un impacto significativo en la reducción de R0, y cuanto antes se implementen las medidas de control, más corta será la duración de la epidemia. Nuestro modelo propuesto funciona bien para predecir la duración de la epidemia con un error medio de 2,49 días. Conclusión: Nuestros resultados muestran un gran potencial en la simulación de modelos epidémicos y en la predicción de la fecha de finalización de la epidemia de Omicron de manera efectiva y eficiente.Files
pdf.pdf
Files
(1.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:0d47f09be80253d747a601df16016471
|
1.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- خصائص الانتقال والنموذج التنبؤي للموجات الوبائية الأخيرة لـ COVID -19 المرتبطة بمتغير OMICRON في المدن الكبرى في الصين
- Translated title (French)
- Caractéristiques de transmission et modèle prédictif des récentes vagues épidémiques de COVID-19 associées à la variante OMICRON dans les grandes villes de Chine
- Translated title (Spanish)
- Características de transmisión y modelo predictivo para las recientes olas epidémicas de COVID-19 asociadas con la variante Omicron en las principales ciudades de China
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4307987282
- DOI
- 10.3389/ijph.2022.1605177
References
- https://openalex.org/W3009937435
- https://openalex.org/W3014337446
- https://openalex.org/W3015988827
- https://openalex.org/W3043068077
- https://openalex.org/W3109764309
- https://openalex.org/W3120300730
- https://openalex.org/W3138393914
- https://openalex.org/W3181291833
- https://openalex.org/W4200549894
- https://openalex.org/W4221082445
- https://openalex.org/W4225326208
- https://openalex.org/W4281493121